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  <title>人工智能与自动驾驶 | 鲨鱼之家</title>
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      人工智能与自动驾驶
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        <h1><span id="人工智能与自动驾驶">人工智能与自动驾驶</span></h1>
<!-- toc -->
<ul>
<li><a href="#%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6">什么是自动驾驶</a>
<ul>
<li><a href="#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E7%AD%89%E7%BA%A7">自动驾驶的技术等级</a></li>
<li><a href="#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E7%A0%94%E5%8F%91%E6%A1%86%E6%9E%B6">自动驾驶研发框架</a>
<ul>
<li><a href="#%E7%A1%AC%E4%BB%B6%E7%BB%84%E6%88%90">硬件组成</a></li>
<li><a href="#%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E6%A1%86%E6%9E%B6">软件框架</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li><a href="#%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%9C%A8%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8">人工智能在自动驾驶中的应用</a>
<ul>
<li><a href="#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95">自动驾驶中的机器学习算法</a>
<ul>
<li><a href="#%E5%86%B3%E7%AD%96%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%AE%97%E6%B3%95">决策矩阵算法</a></li>
<li><a href="#%E8%81%9A%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95">聚类算法</a>
<ul>
<li><a href="#k-%E5%9D%87%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95">K-均值算法</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%AE%97%E6%B3%95">模式识别算法</a>
<ul>
<li><a href="#%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BAsvm">支持向量机SVM</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#%E5%9B%9E%E5%BD%92%E7%AE%97%E6%B3%95">回归算法</a></li>
<li><a href="#%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%9B%9E%E5%BD%92">神经网络回归</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0">自动驾驶中的深度学习</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E4%B8%A4%E5%A4%A7%E8%B7%AF%E7%BA%BF">自动驾驶两大路线</a>
<ul>
<li><a href="#%E7%89%B9%E6%96%AF%E6%8B%89%E8%B7%AF%E7%BA%BF">特斯拉路线</a></li>
<li><a href="#waymo%E8%B7%AF%E7%BA%BF">Waymo路线</a></li>
<li><a href="#%E7%AC%AC%E4%B8%89%E7%A7%8D%E8%B7%AF%E7%BA%BF">第三种路线</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#%E8%87%AA%E5%8A%A8%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E5%9B%B0%E5%A2%83">自动驾驶困境</a></li>
<li><a href="#%E5%8F%82%E8%80%83%E8%B5%84%E6%96%99">参考资料</a></li>
</ul>
<ul>
<li><a href="#%E6%B3%A8">注：</a></li>
</ul>
<!-- tocstop -->
<h2><span id="什么是自动驾驶">什么是自动驾驶</span></h2>
<p>自动驾驶一般又叫做无人驾驶，是一种通过计算机系统实现<strong>无人驾驶</strong>的智能汽车技术。它的初衷在于解放司机，降低交通事故的发生概率，有利于统一规划管理一个城市的交通道路，实现共享，减少拥堵。</p>
<h3><span id="自动驾驶的技术等级">自动驾驶的技术等级</span></h3>
<p>2014年，在全球自动驾驶研发第一次欣欣向荣之际，美国工程师学会牵头制定了一套自动驾驶技术等级标准，希望通过划定不同的等级，指引行业进行有针对性的发展。</p>
<p>从图中可以看出，一共分为了0~5共6个等级，L0，AI参与程度最低，基本就是应急情况下辅助一下。L5，AI参与程度最高，高到整个驾驶行为完全不需要人类的地步，只需要知道目的地，而不在意道路情况、天气情况等因素，也被叫做<strong>完全无人驾驶</strong>。而在这6个等级中，<strong>L4是一个关键分水岭</strong>，它是一个<strong>人类是否在驾驶行为中起决定性作用</strong>的分界线。从技术来看，L4及以上是AI主导驾驶，L4以下是人类驾驶员主导驾驶，人工智能仅仅起辅助作用。相应地，从责任划分来看，L4以下，人类驾驶员是驾驶行为的最终责任人，L4及以上，AI系统是最终责任人。但就目前全球形势来看，没有一家公司能达到L4级别，就算是特斯拉，在量产汽车上也没有达到真正的L3级别的技术。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/11.jpg" alt></p>
<h3><span id="自动驾驶研发框架">自动驾驶研发框架</span></h3>
<h4><span id="硬件组成">硬件组成</span></h4>
<p>任何的计算机系统，都包括硬件和软件两个部分，自动驾驶系统也不例外。无人驾驶汽车的硬件组成主要包括车身各个模块的传感器系统、摄像头系统、供电系统、启动系统。但今天的重点是人工智能在自动驾驶的应用，所以我不再赘述，感兴趣的同学可以自己去查阅资料。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/12.jpg" alt></p>
<h4><span id="软件框架">软件框架</span></h4>
<p>自动驾驶汽车软件主要包括：感知、认知、行为、支撑以及操作模块。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/13.jpg" alt></p>
<p>从这些模块的子模块描述中我们可以看出，整个软件模块的目的和本质是：<strong>让智能汽车向人类学习而驾驶汽车</strong>。这句话无比熟悉以至于我们毫不犹豫地想到了人工智能，而事实也确实如此，<strong>自动驾驶的较量实质上就是人工智能模型的竞争</strong>。所以接下来，我们来了解人工智能尤其是机器学习算法和深度学习在其中的应用。</p>
<h2><span id="人工智能在自动驾驶中的应用">人工智能在自动驾驶中的应用</span></h2>
<h3><span id="自动驾驶中的机器学习算法">自动驾驶中的机器学习算法</span></h3>
<p>大家都知道，机器学习算法主要包括监督学习、无监督学习、强化学习等。监督学习利用训练数据集学习，并持续学习以达到最小化错误概率，主要包括回归和分类两大任务。而无监督学习的数据集缺少标注，没有足够的先验知识，由算法产生关系，以便检测模式或者相似程度进行划分，主要包括聚类和关联规则学习。而强化学习，顾名思义，即进行激励，正确给与奖赏，错误不处理或者给予惩罚。更多信息请自己去搜索，不再赘述。</p>
<p>在自动驾驶汽车上，机器学习算法的主要任务之一是持续感应周围环境，并预测可能出现的变化。这个任务又大致分成四个子任务：</p>
<ul>
<li>检测对象</li>
<li>物体识别及分类</li>
<li>物体定位</li>
<li>运动预测</li>
</ul>
<p>机器学习算法也可以被宽松地被分为4类：</p>
<ul>
<li>决策矩阵算法</li>
<li>聚类算法</li>
<li>模式识别算法</li>
<li>回归算法</li>
</ul>
<p>在这里，我们必须说明一个算法并不是只能完成一个任务，而是**可以利用其中一类机器学习算法来完成多个子任务。**例如，回归算法既可以用于物体定位，也可以用于对象检测和运动预测。</p>
<h4><span id="决策矩阵算法">决策矩阵算法</span></h4>
<p>决策矩阵算法是由独立训练的各种决策模型组合起来的模型，它能系统地分析、识别和评估信息集和值之间关系的表现，基于各个算法对物体的识别定位分类和预测的置信度来进行预测，并将这些预测结合起来进行总体预测，来决策汽车行动，如是否需要左转或制动等，同时降低决策中错误的可能性。<strong>AdaBoosting就是其中最常用的算法。</strong></p>
<p>Adaptive Boosting算法也可以简称为AdaBoost，**它是可以用于回归或分类的多种学习算法的组合。**与任何其他机器学习算法相比，它克服了过度拟合问题，并且通常对异常值和噪声数据非常敏感。为了创建一个复合强大的学习器，AdaBoost需要经过多次迭代，因此，它具有适应性。学习器将重点关注被分类错误的样本，最后再通过加权将弱学习器组合成强学习器。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/17.jpg" alt></p>
<p>AdaBoost有助于将弱阈值分类器提升为强分类器。上面的图像描绘了如何在一个可以理解性代码的单个文件中实现AdaBoost算法。该函数包含一个弱分类器和boosting组件。弱分类器尝试在数据维度之一中定位理想阈值，将数据分为2类。分类器通过迭代部分调用，并且在每个分类步骤之后，它改变了错误分类样本的权重。因此，它实际创建了级联的弱分类器，但性能像强分类器一样好。</p>
<h4><span id="聚类算法">聚类算法</span></h4>
<h5><span id="k-均值算法">K-均值算法</span></h5>
<p>有时，由系统获取的图像不清楚，并且难以定位和检测物体。有时，分类算法有可能丢失对象，在这种情况下，它们无法对系统进行分类并报告。原因可能是不连续的数据、非常少的数据点或低分辨率图像。**聚类算法专门用于从数据点发现结构。**它描述了分类的方法和分类的问题，如回归。聚类方法通常通过对分层和基于质心的方法进行建模来组织。所有方法都利用数据中的固有结构将数据完美地组织成最大共性的组。<strong>K-means是一种常见的聚类算法。</strong></p>
<p>K-means是一个著名的聚类算法。 K-means存储它用于定义集群的k个质心。如果一个点比任何其他质心更接近该集群的质心，那么这个点被说成是在一个特定的集群中。通过根据当前分配数据点到集群和根据当前质心将数据点分配给集群，选择质心之间进行交替。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/14.jpg" alt></p>
<p>K-means算法——聚类质心被描绘为十字，训练样本被描绘为点。 其中（a）表示原始数据集；（b）表示随机初始聚类中心。（c-f）表示运行2次k-means迭代的演示。每个训练样本在每个迭代中分配给最接近的聚类中心，然后将每个聚类中心移动到分配给它的点的平均值。</p>
<h4><span id="模式识别算法">模式识别算法</span></h4>
<h5><span id="支持向量机svm">支持向量机SVM</span></h5>
<p>通过高级驾驶辅助系统（ADAS）中的传感器获得的图像由各种环境数据组成，需要过滤图像以通过排除不相关的数据点来确定物体类别的样例。在对物体分类之前，模式的识别是数据集中的重要一步。这种算法被定义为<strong>数据简化算法</strong>。</p>
<p>数据简化算法有助于减少对象的数据集边缘和折线（拟合线段）以及圆弧到边缘。直到一个角落、线段与边缘对齐，并在此之后开始一个新的线段。圆弧与类似于弧的线段的序列对齐。以各种方式，将图像的特征（圆弧和线段）组合以形成用于确定物体的特征。</p>
<p>通过PCA（原理分量分析）和HOG（定向梯度直方图），<strong>支持向量机（SVM）是ADAS中常用的识别算法。我们也经常用到KNN分类算法和贝叶斯决策规则。</strong></p>
<p>支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。支持向量机可以通过<a target="_blank" rel="noopener" href="https://baike.baidu.com/item/%E6%A0%B8%E6%96%B9%E6%B3%95/1683712">核方法</a>进行非线性分类，是常见的核学习方法之一。</p>
<p>SVM依赖于定义决策界限的决策平面概念。决策平面分离由不同的类成员组成的对象集。下面是一个示意图。在这里，物体属于RED或GREEN类，分离边界线将红色和绿色物体分开。任何落在左侧的新对象都标记为RED，如果它落在右边，则将其标记为GREEN。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/15.jpg" alt></p>
<h4><span id="回归算法">回归算法</span></h4>
<p>回归算法通常用于<strong>预测事件、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系</strong>。回归分析会评估2个或更多个变量之间的关系，并将变量的影响整理到不同的量表上，主要由3个指标驱动：</p>
<ul>
<li>回归线的形状</li>
<li>因变量的类型</li>
<li>自变量的数量</li>
</ul>
<p>图像（摄像机或雷达）在启动和定位中、在ADAS中起着重要作用，而对于任何算法来说，最大的挑战是如何开发一种用于进行特征选取和预测的、基于图像的模型。</p>
<p>回归算法利用环境的重复性，以创建给定物体在图像中的位置与该图像之间的关系的统计模型。这个模型通过图像采样，提供快速在线检测，同时可以离线学习。它可以进一步扩展到其他物体上，而不需要大量人类建模。算法会将某一物体的位置以一种在线状态下的输出和一种对物体存在的信任作为反馈。</p>
<p>回归算法也可以用于短期预测和长期学习中。<strong>在自动驾驶汽车上，回归算法可以是决策林回归、神经网络回归和贝叶斯回归等。</strong></p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/component-reference/decision-forest-regression">决策林回归</a></p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://cloud.tencent.com/developer/article/1102103">七种常用的神经网络回归算法</a></p>
<h4><span id="神经网络回归">神经网络回归</span></h4>
<p>神经网络用于回归、分类或无监督学习。他们对未标记的数据进行分组，对数据进行分类或在监督训练后对连续值进行预测。神经网络通常在网络的最后一层使用逻辑回归的形式，将连续数据变为变量1或变量0。</p>
<p><img src="https://gitee.com/tina-yao/bigbig-shark/raw/master/imgs/AI/16.jpeg" alt></p>
<p>在上图中，“x”是输入，从网络上一层传出的特征。进入最后一层隐藏层的每一个节点，将传递给许多x，并将每个x乘以w，相应的权重。对于偏移，乘积之和将被移动到一个激活函数中。激活函数是ReLU（整流线性单元），它不像Sigmoid函数那样在处理浅层梯度问题时容易饱和。ReLU为每个隐藏节点提供一个输出，激活a，并且激活被添加到通过激活和输出节点中。这意味着，执行回归的神经网络包含单个输出节点，并且该节点将先前层的激活总和乘以1，该网络的估值“y hat”将是结果。“Y”是所有x映射到的因变量。您可以以这种方式使用神经网络来获取与您尝试预测的y（因变量）相关的x（自变量）。</p>
<h3><span id="自动驾驶中的深度学习">自动驾驶中的深度学习</span></h3>
<p>在自动驾驶中需要确定和评估许多目标，包括行进路线上的车辆、非机动车辆、行人、路标、道路、车道等，使得目标识别环境复杂而难以实现。从对行人和车辆的识别角度分析，基于深度学习的方法显著优越于传统方法。由于其可以通过学习提取图像数据中的特征，具有更好的稳定性和准确性。具体的诸如卷积神经网络CNN和其他相关模型的介绍，囿于时间和篇幅我就不在这里展开讲了，感兴趣的同学可以自己去查阅资料或者来找我一起探讨。</p>
<p>（题外话：深度学习一般是用吴恩达或者李宏毅的课程入门，这两位大牛的课堂都非常经典，值得反复学习，博主现在也在学习李宏毅的课程。但博主还想推荐一下自己的入门课程：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?spm_id_from=333.999.0.0">PyTorch深度学习实践</a>，比较短而全面，有原理且通俗易懂，值得一学。）</p>
<h2><span id="自动驾驶两大路线">自动驾驶两大路线</span></h2>
<p>这两大路线分别是<strong>特斯拉路线</strong>和<strong>Waymo路线</strong>，前者以特斯拉为代表，后者以谷歌为代表，它们的不同在于<strong>如何实现L4</strong>。</p>
<h3><span id="特斯拉路线">特斯拉路线</span></h3>
<p>以特斯拉为代表，希望从L4以下迭代到L4以上的路线，也被称为<strong>量产自动驾驶</strong>。特斯拉路线认为自动驾驶可以在<strong>人机共驾</strong>的状态下、在驾驶数据迭代下，不断向上升级，最终从L2一直升级到L5。特斯拉所谓的“影子模式”，就是在这种人机共驾的状态下，让AI学习人类的驾驶行为。比如处于AI驾驶状态时，忽然遭遇了困难，由人类接管完成了挑战，就会被系统标记，其后由AI模型训练和学习类似的问题，然后得到模型提升。</p>
<p>实际上，特斯拉路线也不断展现其可能性和可行性。从这几年来看，特斯拉的自动驾驶能力，进步确实有目共睹。而且特斯拉路线的优势，集中体现在成本和规模化数据迭代上。<strong>车卖到的地方，就是它开启自动驾驶“路测”的地方</strong>。核心要求是能卖更多车，并且“自动驾驶”方案的软硬件成本，在用户可承受范围内。</p>
<h3><span id="waymo路线">Waymo路线</span></h3>
<p>以谷歌集团中的Waymo为代表，则认定只有<strong>直接从L4开始</strong>，才是符合“安全初心”的做法，后来进一步作为区分被称为<strong>完全无人驾驶</strong>。作为全球这一波自动驾驶商用浪潮的开创者，谷歌最初也是希望打造一套人机共驾的系统，逐步实现RoboTaxi的L5终极目标。但后来研发和测试阶段，就发现驾驶决策中只要有最大不可控因素——人类——存在，就没有真正的安全保障可言。当时随着研发的系统越来越完善，测试车上路后被接管的次数越来越少，导致有些工程师干脆跑到后座去……于是谷歌开始重新思考自动驾驶的推进路线。因为从<strong>初心</strong>来讲，谷歌决定重金砸向自动驾驶，就是为了用稳定娴熟的AI驾驶，提高人类整体驾驶水平，有效减少大量的交通事故。**安全既是出发点，也是最终归宿。**但如果无法100%控制全局，比如即便相对成熟的AI驾驶系统给了一个不太负责任的人类司机，最后由于司机过度信任，在遭遇极端场景时无法有效接管，就会造成安全事故。**人，一直是驾驶行为中最不确定的因素。**也正是出于人性和“悖论”的洞察，谷歌（Waymo）主动改弦更张，决定挑战更难的完全无人驾驶路线。</p>
<p>（题外话：这两大路线的开创者和最早实践者，其实都是<strong>谷歌</strong>。因为特斯拉路线存在明显的<strong>悖论</strong>。一方面，量产自动驾驶可以替代人类车主在一些场景下驾驶，但另一方面又要求司机在紧急情况下接管汽车。这就要求一个长时间放松的人，必须还要时刻专注在车程中。换一个更多人有过的经验，上课允许走神，但只要老师点名提问，就能马上给出答案。很多车主的血泪经历说明，处于放松状态的司机，会看视频、会睡着，而且过度信任特斯拉视觉感知系统的能力。于是当“老师点名提问”来临，他们往往措手不及。然而，开车上路，事关生命安全，代价有时是极其惨重的。之前马斯克说，车主用了自动驾驶就回不去了。被吐槽说，有些车主确实“回不去了”。而且这个悖论下，特斯拉不是个例。所以长远来看，我更喜欢也更倾向于谷歌的Waymo路线，虽然这条路显然成本更高、时间更长、难度更大、成果更加不可预期。）</p>
<h3><span id="第三种路线">第三种路线</span></h3>
<p>在特斯拉路线和Waymo路线相互竞争、此消彼长时，还长出第三种路线：<strong>Cruise路线</strong>。直白讲就是**“融合路线”**，凑一凑，把Waymo的“L4级自动驾驶技术”，兼顾成本之后，落在量产车上使用。总之，一方面是看到了特斯拉路线的“数据迭代”之力，另一方面又希望通过Waymo路线来增强安全保障。</p>
<h2><span id="自动驾驶困境">自动驾驶困境</span></h2>
<p>在自动驾驶领域，目前所处的实际情况却远远不是人们所断言的那样。在包括谷歌、特斯拉在内的所有自动驾驶的开发者，除了千篇一律地在图像识别上用了深度学习，在控制上、在决策上几乎都是用非常传统的方法去实现。因为人工智能目前所处的阶段能够拿出来的应用模型只有深度学习。只要深度学习一日还是黑盒子，则自动驾驶一日看不到明天的明天（因为可以落地，明天还是有的）。除非从基础研究上取得突破性的进展，我个人比较偏向于数学和神经科学、脑科学，要么是深度学习的原理在数学物理上得到本质的解释，要么是抛开深度学习这条路，另辟蹊径，找到一个新的方向。</p>
<h2><span id="参考资料">参考资料</span></h2>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://cloud.tencent.com/developer/article/1030953#:~:text=%20%E5%86%B3%E7%AD%96%E7%9F%A9%E9%98%B5%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%98%AF%E7%94%B1%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E5%90%84%E7%A7%8D%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%84%E5%90%88%E8%B5%B7%E6%9D%A5%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%EF%BC%8C%E5%9C%A8%E6%9F%90%E4%BA%9B%E6%96%B9%E9%9D%A2%EF%BC%8C%E5%B0%86%E8%BF%99%E4%BA%9B%E9%A2%84%E6%B5%8B%E7%BB%93%E5%90%88%E8%B5%B7%E6%9D%A5%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%80%BB%E4%BD%93%E9%A2%84%E6%B5%8B%EF%BC%8C%E5%90%8C%E6%97%B6%E9%99%8D%E4%BD%8E%E5%86%B3%E7%AD%96%E4%B8%AD%E9%94%99%E8%AF%AF%E7%9A%84%E5%8F%AF%E8%83%BD%E6%80%A7%E3%80%82%20AdaBoosting%E5%B0%B1%E6%98%AF%E5%85%B6%E4%B8%AD%E6%9C%80%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%9A%84%E7%AE%97%E6%B3%95%E3%80%82,Adaptive%20Boosting%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E7%AE%80%E7%A7%B0%E4%B8%BAAdaBoost%EF%BC%8C%20%E5%AE%83%E6%98%AF%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%88%96%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%9A%84%E5%A4%9A%E7%A7%8D%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E7%BB%84%E5%90%88%E3%80%82">无人驾驶机器学习算法大全</a></p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://mp.weixin.qq.com/s/o8MesQaqAUOdNpN1AsR8NQ">对不起，自动驾驶做不到零事故</a></p>
<p>机器学习算法在自动驾驶系统中的应用_刘双霞 上海理工大学</p>
<h1><span id="注">注：</span></h1>
<ul>
<li>本博客是博主查阅资料整理而成，因为查阅过程中资料太多，没有一一注明，所以如果有侵权请联系博主，博主立即注明或删除。</li>
<li>本博客仅用于交流学习，禁止商业转载。</li>
</ul>

      
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